Adrián Arnaiz-Rodríguez

Estudiante de Doctorado

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Adrián Arnaiz Rodríguez es estudiante de doctorado de ELLIS. Estudió un Grado en Ingeniería Informática (2019, Universidad de Burgos) y Máster en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (2021, Universitat Oberta de Catalunya). Los temas que aborda en su doctorado son la justicia de la IA, la causalidad y la teoría de grafos para mejorar la ética, la responsabilidad y la transparencia en la toma de decisiones algorítmicas. Sus supervisores son Nuria Oliver (ELLIS Alicante), Francisco Escolano (Universidad de Alicante) y Manuel Gómez Rodríguez (Max Planck Institute for Software Systems).

Sitio web: https://adrian-arnaiz.netlify.app
Enlace al perfil del ORCID: ORCID iD icon https://orcid.org/0000-0001-5567-801X

Publicaciones en asociación con ELLIS Alicante.

2025

06/03
Buffalo, NY, US
Arnaiz-Rodríguez, A., Curto, G., & Oliver, N. (2025). Structural Group Unfairness: Measurement and Mitigation by means of the Effective Resistance. International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM).

2024

12/19
Arnaiz-Rodríguez, A., & Losada-Carreño, J. (2024). Studying Causality in Algorithmic Decision Making: the Impact of IA in the Business Environment. Revista Internacional y Comparada de RELACIONES LABORALES Y DERECHO DEL EMPLEO.
11/01
Arnaiz-Rodríguez, A., & Losada-Carreño, J. (2024). Intersection of reliable AI with Labor Law. A legal and technical study from a tripartite taxonomy. Revista General de Derecho del Trabajo y de la Seguridad Social.
10/05
Schweighofer, K., Arnaiz-Rodríguez, A., Hochreiter, S., & Oliver, N. (2024). The Disparate Benefits of Deep Ensembles. arXiv:2410.13831.
03/06
Singapore, Singapore
Arnaiz-Rodríguez, A., Curto, G., & Oliver, N. (2024). Structural Group Unfairness: Measurement and Mitigation by means of the Effective Resistance. WWW 2024 Workshop on Trustworthy Learning on Graphs (TrustLOG).
03/06
Vienna, Austria
Arnaiz-Rodríguez, A., & Oliver, N. (2024). Towards Algorithmic Fairness by means of Instance-level Data Re-weighting based on Shapley Values. ICLR 2024 Workshop on Data-centric Machine Learning Research (DMLR).

2023

05/05
Curto, G., Arnaiz-Rodríguez, A., & Oliver, N. (2023). Algorithms for Social Justice: Affirmative Action in Social Networks. arXiv:2305.03223.
03/03
Arnaiz-Rodríguez, A., Escolano, F., & Oliver, N. (2023). FairShap: A Data Re-weighting Approach for Algorithmic Fairness based on Shapley Values. arXiv:2303.01928.

2022

12/21
Arnaiz-Rodríguez, A., Begga, A., Escolano, F., & Oliver, N. (2022). DiffWire: Inductive Graph Rewiring via the Lovász Bound. Proceedings of the First Learning on Graphs Conference, PMLR, 198, 15:1-15:27.
01/31
Olivares Gil, A., Arnaiz Rodríguez, A., Ramírez Sanz, J. M., Garrido Labrador, J. L., Ahedo García, V., García Osorio, C., Santos Martín, J. I., & Galán Ordax, J. M. (2022). Mapping the scientific structure of organization and management of enterprises using complex networks. International Journal of Production Management and Engineering, 10(1), 65-76.